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  • log-binomial模型估计的患病比及其应用

    作者:叶荣;郜艳晖;杨翌;陈跃

    [导读]探讨有和无连续协变量时的log-binomial模型估计患病比的统计方法及其应用.文中使用禁烟立法态度与吸烟关联的研究实例,比较log-binomial模型估计的现患比(PR)与logistic回归模型估计的优势比(OR).当模型中无连续协变量时,采用大似然估计拟合log-binomial模型;当因含有连续协变量导致模型不收敛时,则采用COPY方法估计PR.分别估计男、女禁烟立法态度与吸烟的关联.由于女性吸烟率低,用PR与OR所估计的关联结果相似.而男性吸烟率较高,OR值明显大于PR.当年龄作为连续协变量纳入模型时,导致log-binomial模型不收敛,采用COPY方法解决此问题.所有分析均在SAS软件中实现.结论:当患病率较高时,PR比OR更好地测量了暴露与疾病的关联.文中给出log-binomial回归模型和COPY方法估计PR的SAS程序.

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